前语
跟着深度学习技能的不断开展，人工智能在各个范畴都表现出越来越强壮的才能。其间，天然言语处理（NLP）范畴开展迅猛，将人工智能技能应用于对话体系、语音辨认和机器翻译等方面。ChatGPT是一个根据GPT-3.5言语模型的智能对话体系，能够在多种应用场景下供给优质的对话服务。谈天机器人已经成为越来越多企业和个人在智能客服、智能文娱等范畴的必备东西。而其核心技能之一——天然言语处理（NLP）技能，目前又以大型预练习模型（如GPT-4）为代表进一步展示出其巨大威力。而怎样更好地优化Prompt，成为一名专业的Prompt工程师，已经成为许多人想要了解的技能。
本文将环绕怎样成为Prompt工程师、怎样更好地优化Prompt以及怎样向ChatGPT发问这三大方面打开讲解。一起，本文也会供给一些具体示例来协助读者深化了解。
经过搜索引擎或社交媒体，咱们能够看到很多人正在评论Prompt engineer，这是由于Prompt engineer能够协助咱们更好地进行文本交互。Prompt engineer是一种人工智能技能，它能够让咱们从一个简略的文本提示开端，主动生成连贯、有意义的文本。这种技能能够确保咱们运用最少的输入或编码来完结使命，这在手动完结某些杂乱使命时尤为重要。
可是Prompt engineer关于大多数人来说仍是一个相对新的范畴，很多人可能不知道这是什么，也不知道为什么需求学习它。在本文中，咱们将深化研究Prompt engineer并供给有价值的启示，让你更好地了解这个技能，并学会怎样运用它。
1. 什么是Prompt engineer？
Prompt engineer是一种技能，它运用机器学习来协助咱们主动生成文本。在这个范畴，机器学习算法将从很多的数据中提取出核算特征，以猜测要在生成。这些算法能够分为三个首要部分：生成、挑选和评价。生成阶段是Prompt engineer的要点部分，它能够协助咱们从一个简略的提示开端，逐渐生成更多的文本。
那么，为什么咱们需求学习Prompt engineer呢？简略地说，Prompt engineer能够协助咱们更好地完结各种文本使命。假如你从前参与过需求很多文本处理的活动，你就知道这项使命需求消耗很多的时间和精力。Prompt engineer能让你在运用更少的输入或编码的情况下快速完结使命，然后进步效率并节省时间。
整体来说，AI 相当于美国队长的实力，遇强则强，遇弱则弱，要害其实在于 Prompt。所以，怎样更好地完善 prompt，完成 prompt 工程就是：怎样更好地运用 AI 的基础。
2. 成为一个优异的Prompt工程师
Prompt工程师是对智能对话场景（比方ChatGPT）进行定制的人。他们不但能够调整模型，让模型能够依据特定条件生成愈加契合期望的答案，而且还能够了解算法优化。Prompt能够被看作是一种用来交互的音讯。比方你能够问“蒜蓉西兰花怎样做？”或许“我怎样才能制作一碗一无是处的鸡汤？”这些都能够作为Prompt被输入到ChatGPT进行答复。
成为Prompt工程师能够让你把自己的谈天体会进步到一个全新的水平，能够让你更好地向ChatGPT发问，获取愈加精准的答案。此外，寻求新奇体会，主张兴趣谈天等等，都能够经过更好地运用Prompt技巧来完成。
为了成为Prompt工程师，你需求具有以下基础常识：
- 天然言语处理（NLP）：这是指将机器学习应用于人类语音和文本处理的才能。无论是基础的词法分析和命名实体辨认，仍是更杂乱的语法树，这些技能都是你成为Prompt工程师所必需的。
- 机器学习基础：Prompt工程师需求了解机器学习的基础常识，以便能够调整比方学习率、丢失函数等参数，并为模型选择适宜的超参数调参。
- 言语模型：Prompt工程师需求对其运用的言语模型有足够的了解。这包括知道怎样针对不同的问题运用不同的模型，以及怎样依据具体的需求对模型进行微调、修整。
- Prompt技巧：Prompt工程师需求了解怎样优化Prompt，以便更有效地与ChatGPT交互，并且在技能层面强调“创新性”。
3. 怎样更好地优化Prompt向ChatGPT发问？
3.1 确认使命和方针
ChatGPT支撑答复多种类型的问题，如敞开性问题、特定主题问题等。因而，在发问前需求先确认问题类型，以便更好地规划Prompt。
比方，下面三个比方别离属于敞开性问题和特定主题问题：
- 敞开性问题：你觉得明日的气候会怎样样？
- 特定主题问题：请问楼下的洛杉矶新闻在哪里能够看？
关于这两种问题，咱们需求规划不同的Prompt，以使ChatGPT能够依据问题类型生成相应的答案。
- 特定主题问题：TensorFlow安装出错，怎样处理？
关于这个问题，咱们需求依据特定主题——TensorFlow，来规划Prompt。
上面说过，AI 相当于美国队长的实力，遇强则强，遇弱则弱，要害在于你怎样向ta进行发问，在规划Prompt时，首要需求清晰使命和方针。Prompt需求明晰地描绘使命，告知ChatGPT具体要搜索和输出什么内容。Prompt需求清晰指定范畴和话题，以便ChatGPT更好地了解使命。比方，Prompt能够告知ChatGPT搜索的内容应该是具体某一范畴的常识，比方医学、法令、金融等。为了进步ChatGPT的了解效果，Prompt能够修改问题方式，运用更简练明了的方法传递信息。比方，将敞开性问题转化为闭合性问题，或许引入额定的归纳或细节等信息来协助模型更好地了解问题。
比方，怎样现在你需求写一篇《怎样成为prompt工程师，向chatgpt进行发问》，你能够这样发问：
现在你需求写一篇名为《怎样成为prompt工程师，向chatgpt进行发问》的文章，你需求留意以下几个留意事项：
1. 给出文章的结构
2. 你需求从头取一个更招引人的标题，这个标题需求愈加简单获得更多的访问量，你需求结合人道的弱点，引荐算法等要素给出5个优异的爆款标题
3. 给出文章的前语
4. 你需求从什么是prompt engineer开端，介绍怎样更好地优化prompt然后向chatgpt进行发问，并且供给一些示例来佐证你的观念，并在最终进行总结。整篇文章首要环绕怎样更好地向chatgpt进行发问，怎样将思维结构赋予机器，然后让chatgpt生成愈加细节具体的答案。
5. 用通俗易懂、幽默的言语来编撰，尽可能多的用示例，每一个常识点都用一些示例
6. 关于怎样更好地prompt发问，能够参考我是怎样向你问问题的，我会分点把需求留意的事项都告知你，这一点你能够写在文章中。
7. 本文只是关于应用层的用户怎样发问，这些用户不需求了解深化NLP算法，也不需求重视这些，他们只需求重视怎样发问，你需求留意这一点
再有，现在想询问怎样自学编程时，一个好的Prompt能够是：“怎样在没有专业布景的情况下，自学编程？”，而一个欠好的Prompt则可能是“怎样学习编程？”这是由于前者愈加具体且针对性更强，所包括的信息也更全面。
3.2 找到并优化要害词和问题
在运用ChatGPT时，要害词和问题对生成的答案至关重要。因而Prompt工程师需求熟练掌握各种查询格局（如问句和陈述句等），并能够依据不同的意图进行灵敏调整。此外，要害词和问题的质量和明晰度也会直接影响到生成的答案，因而应该留意优化。要在发问中尽可能简练明了地描绘问题，并尽可能防止呈现歧义词汇。
示例：
- 原问题：明日我该穿什么衣服？
这个问题中的要害词“我”可能会让模型呈现混杂，因而能够优化要害词，改为：
- 更好的问题：明日应该穿什么样的衣服？
3.3 编撰明晰简练的Prompt
Prompt必须清洗简练，以确保它们是明晰的并精准地表达你的意思。这意味着你需求掌握各种编撰技巧，如设置与上下文相关的对话前史记录，锁定特定模型或模型版本，或从模板或提示进行初始选择，合理的Prompt能够让模型更好地了解问题，然后进步答案的质量。
比方：
- 不太好的Prompt：你觉得明日的气候怎样样？由于可能会下雨，所以我不确认要穿什么衣服。
这个Prompt太杂乱了，ChatGPT会难以了解。更好的Prompt能够是：
- 更好的Prompt：请描绘一下明日的气候。
3.4 结合上下文进行发问
ChatGPT具有上下文感知才能，能够依据输入问题的上下文生成愈加精准的答案。
假设对话上下文如下：
- 用户：想看一部好笑的喜剧电影，有什么引荐的吗？
- ChatGPT：你能够看《逻辑思维练习营》。
现在用户又提了一个问题：
- 用户：这部电影是哪年拍的？
咱们能够结合上下文来规划Prompt，比方：
- 更好的Prompt：《逻辑思维练习营》是哪年上映的？
关于 ChatGPT 来说，咱们需求清晰的 prompt：：
user:
我想写一篇文章，主题是《怎样用 ChatGPT 写一篇文章，以怎样用 ChatGPT 写一篇文章》，文章的大纲是：
1. 先用 100 字介绍一下 ChatGPT
2. 以 Julia 作为能够以具体的事例为例，介绍怎样运用 ChatGPT 写一篇博客大赛的参赛著作。这包括怎样确认主题、怎样编撰最初和结尾、怎样安排文章结构等等。主题是：《Julia Dataframe 在大数据分析范畴的运用》，大纲中包括：用 200 字介绍一下 Julia 言语前史；介绍怎样运用 DataFrames.jl，并有个代码示例；比照一下 Python Pandas、Apache Spark Dataframe；小结。
3. 对本文的内容进行总结，并再次强调运用 ChatGPT 进行写作的好处。
帮我写一篇文章？
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chatgpt:
当然能够，以下是一篇根据您供给的大纲的演示文章:
怎样用ChatGPT写一篇文章，以怎样用ChatGPT 写一篇文章
ChatGPT是一种根据神经网络的言语模型，能够用于天然言语处理和文本生成。在本文中，咱们将介绍怎样运用ChatGPT 写一篇参与博客大赛的文章，并以Julia言语为例，具体阐明怎样编撰最初、确认主题、安排文章结构以及编撰结尾。
介绍ChatGPT
ChatGPT是由 OpenAl开发的一种预练习言语模型，它能够根据已有的很多语料库，生成高质量的天然言语文本。该模型能够应用于多种天然言语处理使命，如对话生成、文本摘要、言语翻译等。ChatGPT的预练习模型是运用Transformer模型完成的，其间包括数百万个参数，能够在练习后生成高质量的文本。
编撰最初
在编撰最初时，咱们需求招引读者的留意力并清晰文章的主题。针对这篇文章，咱们的主题是《Julia Dataframe在大数据分析范畴的运用》，因而咱们能够在最初介绍Julia言语的前史和数据分析范畴的布景，为读者引入本文的主题。
......
如此一来，咱们供给的上下文就会愈加精确，根据这个范例，能够思考咱们的内容怎样编写。
3.5 其他小主张
类似的，与 Stable Diffusion 类似的是，AI 生成的内容经常呈现各种问题，所以咱们要留意：
- 坚持天然的表达。ChatGPT 能够生成流畅的语句，但有时可能会呈现奇怪或不适宜的表达。在运用 ChatGPT 进行写作时，需求留意坚持天然的表达方法。
- 当令批改过错。假如 ChatGPT 生成的内容不精确或有过错，应该及时进行批改，以确保文章的精确性和可读性。
- 屡次修改和调整。ChatGPT 的输出成果虽然会主动进行语法纠错和编辑，可是为了确保文章质量，仍是需求经过屡次修改和调整，不断完善文章结构和内容。
- 坚持简练明了。在运用 ChatGPT 进行写作时，需求尽量坚持简练明了，防止运用过于杂乱的句式和词汇，以便读者更好地了解文章内容。
- 注重原创性和独特性。尽管 ChatGPT 能够生成很多的文章，可是为了在博客大赛中锋芒毕露，还需求注重文章的原创性和独特性，尽可能地突出自己的风格和思维。
考虑到 ChatGPT 的代码并不那么精确，让咱们运用 GitHub Copilot 生成更多的内容。
4. 总结
Prompt工程师是一种非常重要而崇高的职业，能够协助人类更好地运用人工智能的力气来处理问题。期望经过本文的介绍，读者能够更好地了解怎样成为一名Prompt工程师，怎样更好地优化Prompt，以及怎样更好地向ChatGPT发问，经过对Prompt工程师以及优化Prompt的战略进行介绍，咱们能够更好地了解怎样向ChatGPT提出更好的问题，以获得更精确有用的答复。
人类相关于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动，这些认知活动能够协助人类在面临新问题时，从已有的常识和经历中找到类似的部分，快速了解和处理新问题。
而关于机器来说，机器学习算法经过很多的数据和核算，学习到数据中的规则和方式，并将这些规则和方式应用到新的数据中，然后完成猜测和决议计划等功能。例如，机器学习算法能够经过很多的图画数据学习到图画的特征，并在新的图画中辨认出相应的物体；也能够经过很多的天然言语数据学习到言语的规则，然后生成天然言语文本。
参考阅读
- prompt-engineering/prompt-patterns: Prompt 编写方式：怎样将思维结构赋予机器，以规划方式的方式来思考 prompt (github.com)
- A Complete Introduction to Prompt Engineering For Large Language Models – Mihail Eric
- f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. (github.com)
